地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響效應(yīng)的實(shí)證研究

李 琳，韓寶龍，高 攀

(1.湖南大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410079;2.中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，北京100085)

一、引言

地理鄰近的重要性早在19世紀(jì)就受到學(xué)者們的重視，但在傳統(tǒng)空間科學(xué)的研究中卻一直被視為“黑箱”。隨著上世紀(jì)80年代末知識(shí)經(jīng)濟(jì)的蓬勃興起，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、新產(chǎn)業(yè)地理學(xué)等學(xué)科的眾多學(xué)者試圖從新的不同角度對(duì)地理鄰近與知識(shí)溢出、交互學(xué)習(xí)等論題進(jìn)行探討(Audretsch和Feldman，1996;Storper，1998;Morgan，1997)［1－3］，并得出一個(gè)基本的結(jié)論:地理鄰近對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響。大致的觀點(diǎn)是:同一產(chǎn)業(yè)或相關(guān)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的組織，地域上的鄰近有利于知識(shí)尤其是隱性知識(shí)的吸收與傳遞，并激勵(lì)冒險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，進(jìn)而假定企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程從本地聯(lián)系中較非本地聯(lián)系中獲得更大的益處。隨著研究的深入，有學(xué)者對(duì)地理鄰近在創(chuàng)新中的作用提出了異議(Grotz，Braun，1997;Tremblay，2004;Weterings，2009)［4－6］，他們的研究認(rèn)為，地理鄰近對(duì)企業(yè)(尤其是高技術(shù)企業(yè))創(chuàng)新并沒(méi)有顯著的影響，而其他形式的鄰近(如組織鄰近等)更重要;地理鄰近對(duì)創(chuàng)新的影響更有可能是通過(guò)強(qiáng)化其它維度鄰近性的作用來(lái)實(shí)現(xiàn)的(Boschma，2005)［7］。盡管對(duì)于地理鄰近的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)存在異議，但地理鄰近作為西方學(xué)界研究最多的鄰近性維度，對(duì)于其在區(qū)域創(chuàng)新(發(fā)展)中的作用已基本達(dá)成共識(shí)。

在地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)(區(qū)域)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究方面，不少西方學(xué)者進(jìn)行了探討。Tremblay DG.，Juan－ Luis Klein J－ L.(2004)［5］等學(xué)者通過(guò)實(shí)地訪談和問(wèn)卷調(diào)查的方法，對(duì)蒙特利爾地區(qū)生物醫(yī)藥、通訊技術(shù)及航空三個(gè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)影響因素進(jìn)行調(diào)研，結(jié)果表明，地理鄰近不是影響企業(yè)創(chuàng)新的決定性因素，組織或關(guān)系鄰近因素更重要。Ganesan S.，Malter A.J.(2005)［8］采用問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的方法，對(duì)地理鄰近在美國(guó)制造企業(yè)間的聯(lián)系及新產(chǎn)品合作開(kāi)發(fā)中的作用進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示，地理鄰近促進(jìn)了企業(yè)間的聯(lián)系，但對(duì)企業(yè)間的新產(chǎn)品合作開(kāi)發(fā)的影響效應(yīng)不顯著。Pond R.，Oort F.V.(2007)［9］以共同出版物為表征合作的指標(biāo)，應(yīng)用問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的方法，探討了地理鄰近在企業(yè)與大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)研究合作中的作用，結(jié)果顯示，不同類型組織間的合作較同類型組織間的合作更傾向于本地化。也就是說(shuō)，地理鄰近與組織鄰近在企業(yè)與大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)研究合作中起相互替代作用。Boufaden N.，Plunket A.(2005)［10］，應(yīng)用計(jì)量分析方法，對(duì)地理鄰近對(duì)法國(guó)巴黎地區(qū)生物技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新(專利申請(qǐng))的影響進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明，地理鄰近于技術(shù)相似的企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效明顯優(yōu)于其它企業(yè)，這意味著技術(shù)關(guān)聯(lián)的企業(yè)間的地理鄰近對(duì)創(chuàng)新具有顯著影響。Weterings A.，Boschma R.(2009)［6］采用電話咨詢與回歸分析相結(jié)合的方法，以荷蘭軟件企業(yè)為研究對(duì)象，對(duì)地理鄰近對(duì)客商－供應(yīng)商的交互作用及企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效的影響進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，地理鄰近促進(jìn)了客商－供應(yīng)商間的面對(duì)面的交互作用，但并沒(méi)有改善企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。Silvestre B.D.S.，Dalcol P.R.T.(2009)［11］采用案例分析方法，對(duì)地理鄰近對(duì)巴西坎普斯盆地石油天然氣產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)的影響進(jìn)行探討，結(jié)果顯示，地理鄰近對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正的影響效應(yīng)。

在國(guó)內(nèi)，關(guān)于地理鄰近性對(duì)創(chuàng)新影響的專題研究較為缺乏。王緝慈(2005)［12］指出，要提高我國(guó)工業(yè)園區(qū)的創(chuàng)新能力，不僅要重視企業(yè)的地理鄰近，更要促進(jìn)地理距離遙遠(yuǎn)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系的形成。李福剛、王學(xué)軍(2007)［13］從知識(shí)流動(dòng)和集體學(xué)習(xí)視角，對(duì)地理鄰近對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的作用機(jī)理進(jìn)行探討，并指出地理鄰近是“距離產(chǎn)生美”，太多或太少的地理鄰近對(duì)集體學(xué)習(xí)和區(qū)域創(chuàng)新都不利。汪濤、曾剛(2008)［14］通過(guò)解析上海浦東高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新合作伙伴的空間分布狀況，對(duì)地理鄰近在本地層面和區(qū)域?qū)用嫔蠈?duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響效應(yīng)進(jìn)行探討，并得出在本地層面影響甚微而在區(qū)域?qū)用姘l(fā)揮一定作用的結(jié)論。桂婕、喬曉東等(2008)［15］應(yīng)用改進(jìn)的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)模型，對(duì)我國(guó)ICT、生物醫(yī)藥、化工和機(jī)械四個(gè)不同行業(yè)的企業(yè)在吸收利用基礎(chǔ)研究的過(guò)程中，企業(yè)與大學(xué)合作的基礎(chǔ)研究與其專利發(fā)明的地理鄰近性特征進(jìn)行實(shí)證探討，結(jié)果得出:企業(yè)進(jìn)行外部基礎(chǔ)研究合作時(shí)，其對(duì)基礎(chǔ)研究部門的選擇具有地理鄰近特征，強(qiáng)鄰近的基礎(chǔ)研究合作對(duì)專利發(fā)明產(chǎn)出的影響更大。韓寶龍、李琳(2009)［16］以我國(guó)53個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)為對(duì)象，通過(guò)建立半對(duì)數(shù)回歸模型，對(duì)地理鄰近性對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效影響進(jìn)行了實(shí)證分析，得出結(jié)論:地理鄰近性對(duì)我國(guó)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生正的影響，這種正的影響效應(yīng)具有邊際報(bào)酬遞減的特征;現(xiàn)階段我國(guó)高新區(qū)尚不存在過(guò)度地理鄰近對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。李琳、楊田(2011)［17］在探析地理鄰近和組織鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響機(jī)制的基礎(chǔ)上，以我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)集群為對(duì)象采用對(duì)數(shù)函數(shù)與指數(shù)函數(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出結(jié)論:地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新產(chǎn)生正效應(yīng);地理鄰近與縱向組織鄰近對(duì)集群創(chuàng)新影響呈替代關(guān)系，與橫向組織鄰近呈互補(bǔ)關(guān)系。

概之，在西方，對(duì)于地理鄰近與創(chuàng)新論題的研究已取得豐碩成果。相比之下，國(guó)內(nèi)研究明顯滯后。而在地理鄰近對(duì)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究方面，即使在西方也是更多的停留于基于問(wèn)卷調(diào)查的案例分析或統(tǒng)計(jì)分析，尚缺乏一個(gè)規(guī)范的較為科學(xué)的研究模型范式?；诖?，本文開(kāi)創(chuàng)性地運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前導(dǎo)的計(jì)量分析方法，以我國(guó)國(guó)家級(jí)軟件園區(qū)軟件產(chǎn)業(yè)集群為研究對(duì)象，創(chuàng)造性地將地理鄰近劃分為區(qū)內(nèi)(集群內(nèi))地理鄰近和區(qū)間(集群間)地理鄰近這兩個(gè)分維度，對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新中的地理鄰近效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，得出結(jié)論:區(qū)內(nèi)地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新的影響呈“S”型階段特征;區(qū)間地理鄰近對(duì)創(chuàng)新影響呈邊際報(bào)酬遞減的正效應(yīng)。

二、地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響機(jī)制

對(duì)地理鄰近的討論由來(lái)已久，地理鄰近作為隱性知識(shí)溢出與傳播的空間組織形式，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)者對(duì)區(qū)域創(chuàng)新研究的空間起點(diǎn)。地理鄰近，反映集群企業(yè)間空間距離的遠(yuǎn)近性，這種距離不單純從空間距離衡量，還需要考慮運(yùn)輸或傳播時(shí)間與成本的因素(Beckman，2000;李琳、韓寶龍，2009)［18－19］。本文以產(chǎn)業(yè)集群為區(qū)域單元，將地理鄰近劃分為集群內(nèi)地理鄰近即區(qū)內(nèi)地理鄰近和集群區(qū)間地理鄰近即區(qū)間地理鄰近。產(chǎn)業(yè)集群作為相關(guān)行為主體創(chuàng)新活動(dòng)的合作網(wǎng)絡(luò)載體，它既承擔(dān)著集群內(nèi)的創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的功能，又吸引著集群外和集群間知識(shí)的交流，據(jù)此，將集群內(nèi)的企業(yè)集聚狀況稱為區(qū)內(nèi)地理鄰近，在集群間的集聚和鄰近狀況稱為區(qū)間地理鄰近。

地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新的影響表現(xiàn)在顯性(可測(cè)度)和隱性(不可直接測(cè)度)兩個(gè)方面(Boschma，2005;李福剛、王學(xué)軍，2007)［7，13］，它們分別與集群創(chuàng)新硬投入和軟投入相對(duì)接，以對(duì)中間環(huán)節(jié)的需求和供給為機(jī)制，構(gòu)成地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新的影響流程。具體來(lái)說(shuō)，產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)新硬投入(研發(fā)設(shè)備、管理人才、技術(shù)人才等顯性投入)的直接需求創(chuàng)造了對(duì)人才、技術(shù)、物資等投入要素交流成本費(fèi)用減少的引致需求;對(duì)創(chuàng)新軟投入(合作協(xié)同、知識(shí)溢出、模仿競(jìng)爭(zhēng))的直接需求創(chuàng)造了對(duì)人才、技術(shù)、物資等要素交流頻率增加的引致需求(韓寶龍、李琳，2011)［20］;而無(wú)論是交流成本的減少，還是交流頻率的增加都需要通過(guò)地理鄰近性的增強(qiáng)來(lái)實(shí)現(xiàn)(見(jiàn)圖1)。

圖1 地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響機(jī)制

同時(shí)，正如產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展演化具有階段性特征一樣，地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新影響也具有階段性(Boschma，2005;Balland P － A.，Van M.de，Boschma，2011)［7，21］。一般認(rèn)為，在集群發(fā)展到一定發(fā)展階段后(如成熟階段)，集群內(nèi)過(guò)高的企業(yè)集聚度引致的過(guò)度地理鄰近會(huì)產(chǎn)生“地理鎖定”的負(fù)面影響:一方面，當(dāng)一個(gè)區(qū)域集群變得過(guò)分空間鄰近時(shí)，區(qū)域內(nèi)主體的學(xué)習(xí)能力會(huì)明顯減弱以至于不能對(duì)外部的變化作出及時(shí)反應(yīng)，造成集群系統(tǒng)的自封閉性;另一方面，過(guò)高的地理鄰近會(huì)引致集群內(nèi)企業(yè)高度競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)、產(chǎn)品過(guò)分相似，從而導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題，抑制集群的創(chuàng)新活動(dòng)(Boschma，2005;Malmberg，Maskell，1997;Friese，Sorensen，2005)［7，22－23］。同時(shí)，本文還認(rèn)為，在集群形成的初期，由于企業(yè)的數(shù)量有限集聚程度不夠，地理鄰近水平不足，地理鄰近對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響機(jī)制尚未形成，其對(duì)創(chuàng)新的影響效應(yīng)很有限;而具體到我國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)集群，在軟件園發(fā)展的初期，園內(nèi)企業(yè)產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈位勢(shì)功能上相似單一，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)簡(jiǎn)單模仿問(wèn)題凸顯，這樣甚至?xí)种茀^(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)生。綜之，本文認(rèn)為，地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新具有促進(jìn)效應(yīng)，這種促進(jìn)效應(yīng)具有階段性特征，在集群形成初級(jí)階段地理鄰近水平不足或集群發(fā)展成熟階段地理鄰近水平過(guò)度，這種促進(jìn)效應(yīng)會(huì)減弱，甚至?xí)霈F(xiàn)抑制作用。因此，地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響效應(yīng)大致呈“S”型特征(見(jiàn)圖2)。

圖2 地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新的階段性影響特征

三、地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新影響效應(yīng)的實(shí)證分析

(一)研究方法的選擇

從前述理論機(jī)制中可以看出，地理鄰近性對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響機(jī)制不僅是地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新的單一作用，更是各種顯性投入因素和隱性投入因素交織在一起的復(fù)合作用。地理鄰近在這個(gè)過(guò)程中不僅具有單獨(dú)對(duì)集群創(chuàng)新產(chǎn)生影響的途徑，又有與其他因素協(xié)同作用的可能，故影響機(jī)制的具體數(shù)理化模型可能是多輸入、單輸出的復(fù)雜非線性形式。為了解決此類沒(méi)有已知模型范式的作用過(guò)程，本文采用以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為前導(dǎo)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法。為了明確模型的具體形式，先采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的方法，模擬出地理鄰近性對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的影響機(jī)制數(shù)量關(guān)系，進(jìn)而控制各解釋變量，只放松一個(gè)解釋變量自由變化，觀測(cè)該解釋變量與被解釋變量的變動(dòng)關(guān)系，進(jìn)而探究該解釋變量對(duì)被解釋變量的影響方式，以明確該解釋變量在整個(gè)影響模型中的形式和作用。在對(duì)所有解釋變量進(jìn)行上述操作后，對(duì)所掌握信息進(jìn)行組合，推算出可能的數(shù)理模型形式。在數(shù)理模型形式確定后，用OLS方法對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合方程回歸，判斷方程優(yōu)劣，并進(jìn)行調(diào)整進(jìn)行下一次回歸，直至模型通過(guò)檢驗(yàn)。最后，判斷數(shù)理方程對(duì)理論機(jī)制的解釋程度，修正方程。本文的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法依靠Matlab軟件得以實(shí)現(xiàn)，最小二乘回歸分析依靠Eviews6軟件實(shí)現(xiàn)。

(二)研究對(duì)象的確定與指標(biāo)選取

1.研究對(duì)象的確定

本文選擇我國(guó)國(guó)家級(jí)軟件園軟件產(chǎn)業(yè)集群作為實(shí)證研究對(duì)象，基于以下考慮:①探討地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響，應(yīng)選擇研發(fā)合作和創(chuàng)新活動(dòng)顯著的集群作為典型案例，軟件產(chǎn)業(yè)集群顯然具有這一特征;②我國(guó)軟件園區(qū)多始于政策引導(dǎo)型的企業(yè)集聚園區(qū)，園區(qū)企業(yè)間地理鄰近性客觀存在;③國(guó)家級(jí)軟件園區(qū)產(chǎn)業(yè)集群已經(jīng)過(guò)16年的發(fā)展演變，現(xiàn)整體上進(jìn)入成熟階段，在集群形成初期(集聚階段)地理鄰近的創(chuàng)新影響機(jī)制尚未形成以及在集群成熟階段的“地理鎖定”機(jī)制的產(chǎn)生，使地理鄰近對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響很有可能為負(fù)效應(yīng)

2.指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效(I)。本文采用新產(chǎn)品產(chǎn)值表示該指標(biāo)，軟件行業(yè)的特殊性在于其產(chǎn)品更新?lián)Q代快，產(chǎn)品的升級(jí)與創(chuàng)新層出不窮，故不同年份之間軟件行業(yè)所銷售的軟件產(chǎn)品基本為新產(chǎn)品，所以實(shí)證部分以國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園年軟件銷售收入衡量產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效。又軟件行業(yè)從投入到產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換周期短，故投入和產(chǎn)出之間不采用滯后處理，即當(dāng)年研發(fā)投入對(duì)應(yīng)當(dāng)年研發(fā)產(chǎn)出。

區(qū)內(nèi)地理鄰近水平(G)。擬采用國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園內(nèi)企業(yè)集聚程度表示該指標(biāo)，但因不同軟件園發(fā)展特點(diǎn)不一，有些軟件園以小企業(yè)為主，另一些軟件園大企業(yè)較多，在同樣軟件園面積和企業(yè)數(shù)量情況下，后者比前者明顯密度大，集聚程度更高。鑒于此，本文改用軟件從業(yè)人員密度衡量集聚狀況，即以國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園單位面積上年末軟件從業(yè)人員數(shù)為指標(biāo)，衡量產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的地理鄰近水平。

區(qū)間地理鄰近水平(GX)。該指標(biāo)用以衡量不同產(chǎn)業(yè)集群之間的鄰近水平，設(shè)一個(gè)國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園A所在區(qū)域B內(nèi)(B省內(nèi))除A本身外，還有n個(gè)國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園，與該區(qū)域(B省)接壤鄰近的省份共有m個(gè)國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園，則A軟件產(chǎn)業(yè)園總計(jì)區(qū)間地理鄰近得分為2n+m，因此GX為取整數(shù)值得離散型隨機(jī)變量。

人力資源投入(L)，本文采用軟件園內(nèi)軟件從業(yè)人員數(shù)表示該項(xiàng)指標(biāo)。研發(fā)資金投入(RD)采用園區(qū)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出表示該項(xiàng)指標(biāo)。海外知識(shí)獲取(F)，由于海外知識(shí)的獲取和交流總是建立在貿(mào)易往來(lái)的基礎(chǔ)上，以產(chǎn)品的購(gòu)銷路徑為依托完成的，所以本文采用軟件產(chǎn)業(yè)園出口創(chuàng)匯額表示該項(xiàng)指標(biāo)。

本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家火炬中心提供的《火炬中心統(tǒng)計(jì)資料2005－2010》，其中2009年國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園35個(gè)，2008年35個(gè)，2007年34個(gè)，2006年33個(gè)，2005年32個(gè)，2004年29個(gè)。實(shí)證中假設(shè)國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園發(fā)展特征及模式是一樣的，不同軟件產(chǎn)業(yè)園之間的發(fā)展差別在于它們分別處在不同的發(fā)展階段，故可將上述數(shù)據(jù)整理為197個(gè)截面樣本，因少部分樣本缺失數(shù)據(jù)太多難以調(diào)整，實(shí)際獲得樣本165個(gè)。進(jìn)一步經(jīng)過(guò)SPSS軟件的異常值分析，剔除5%的異常值，最后獲得實(shí)證有效樣本129個(gè)。

(三)實(shí)證分析過(guò)程

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理及其訓(xùn)練

為了消除數(shù)量模型中不同指標(biāo)系數(shù)上的數(shù)量級(jí)差異，在數(shù)據(jù)分析前對(duì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化;同時(shí)考慮實(shí)證的研究意圖在于驗(yàn)證地理鄰近與創(chuàng)新績(jī)效之間的作用機(jī)理，并非構(gòu)建嚴(yán)格的數(shù)量關(guān)系，且在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與模擬中，需要盡可能的保持量綱上的一致性，因此對(duì)所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將變量值域限定在［1，100］。

標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程為

即Z變量的第i個(gè)樣本的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值為其原值減去Z變量所有樣本最小值，再除以所有樣本最大值與最小值之差，乘99再加1。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般是主觀選擇，然后再根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。本文的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中將性能函數(shù)設(shè)為最小方差函數(shù)，訓(xùn)練終止值為0.001，強(qiáng)迫終止循環(huán)次數(shù)為10000次，這種設(shè)置較一般(0.01，1000)的設(shè)置大幅提高了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬精度的要求，可以在10000次循環(huán)計(jì)算中尋找最優(yōu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬解。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模擬

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，即假設(shè)該網(wǎng)絡(luò)能夠模擬集群創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新要素之間的投入－產(chǎn)出機(jī)制，進(jìn)一步采取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制性模擬，以逐一探究各創(chuàng)新要素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)理。

區(qū)間地理鄰近(GX)、區(qū)內(nèi)地理鄰近(G)、人力資源投入(L)、研發(fā)投入(R)、海外知識(shí)獲取(F)的標(biāo)準(zhǔn)化后期望值分別為 56.5628、10.6632、6.3426、7.922、4.3500。

在研究GX與創(chuàng)新產(chǎn)出I之間的關(guān)系時(shí)，需要控制其他創(chuàng)新影響因素變量(G、L、R、F)，將這些受控制變量取值為期望值，而GX則保持動(dòng)態(tài)變化。將 GX 與受控制的 G'、L'、R'、F'輸入已訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生隨GX變動(dòng)而變動(dòng)的創(chuàng)新產(chǎn)出I'GX。同理重復(fù)上述方法，通過(guò)控制其他影響因素來(lái)對(duì)待分析因素和創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行模擬，可以得到相應(yīng)的模擬創(chuàng)新產(chǎn)出I'G、I'L、I'R、I'F 。

由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬過(guò)程中所使用的均為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，因此為了分析其真實(shí)的數(shù)量關(guān)系，需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)和模擬輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化。

將逆標(biāo)準(zhǔn)化后的GX和逆標(biāo)準(zhǔn)化后的I'GX繪出散點(diǎn)圖圖4(a)，同時(shí)將未控制GX與I的對(duì)應(yīng)關(guān)系散點(diǎn)圖繪做圖4(b)?？梢园l(fā)現(xiàn)其余變量受控制后，GX對(duì)模擬創(chuàng)新產(chǎn)出I'GX的關(guān)系特征明顯，而未受控制前由于受到其他因素的相互影響，則關(guān)系特征不明顯。

重復(fù)上述方法，通過(guò)控制其他影響因素來(lái)就待分析因素和創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行模擬，可以得到相應(yīng)的模擬創(chuàng)新產(chǎn)出，并生成如圖3－圖7的關(guān)系散點(diǎn)圖。

圖3 區(qū)間鄰近性與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系散點(diǎn)圖

圖4 區(qū)內(nèi)鄰近性與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系散點(diǎn)圖

圖5 研發(fā)人力資源與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系散點(diǎn)圖

圖6 研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系散點(diǎn)圖

圖7 海外知識(shí)獲取與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系散點(diǎn)圖

3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析

將實(shí)際采集的連續(xù)數(shù)據(jù)GX(逆標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù))和其他創(chuàng)新影響因素控制后模擬出的創(chuàng)新產(chǎn)出值 I'GX(逆標(biāo)準(zhǔn)化后)進(jìn)行 OLS分析，有GX－I'GX的擬合關(guān)系曲線表達(dá)式表1。同理對(duì)G－I'G、L－I'L、R－I'R 、F－I'F進(jìn)行 OLS分析得到集群創(chuàng)新產(chǎn)出與其影響因素的逐一對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表1。

表1 集群創(chuàng)新產(chǎn)出與其影響因素關(guān)系的OLS回歸分析結(jié)果

將上述公式分別計(jì)算一階導(dǎo)、二階導(dǎo)為0時(shí)的取值以進(jìn)一步確定這種作用機(jī)制的變動(dòng)趨勢(shì)，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 數(shù)量關(guān)系式所反映的曲線趨勢(shì)

(四)實(shí)證結(jié)果分析

結(jié)合圖3－圖7中擬合的趨勢(shì)曲線，以及表2中給出的極值點(diǎn)，可以看出:

①區(qū)間地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響呈現(xiàn)先正效應(yīng)(值GX=4.5前正影響遞增，之后正影響遞減)，到達(dá)GX=11.26的極值后，轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)效應(yīng)，起抑制作用;

②區(qū)內(nèi)地理鄰近對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)“S”型變換特征，在區(qū)內(nèi)地理鄰近性形成初期，對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響為負(fù)，在跨過(guò)值G=1858.77后，轉(zhuǎn)為正的影響效應(yīng)，且正影響效應(yīng)遞增直至G=6826.26，在此之后，區(qū)內(nèi)地理鄰近正影響效應(yīng)遞減，到達(dá)G=9984.24點(diǎn)后，區(qū)內(nèi)地理鄰近對(duì)創(chuàng)新開(kāi)始產(chǎn)生抑制效應(yīng)，即負(fù)的影響效應(yīng);

③現(xiàn)階段我國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)集群中的人力資源對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響為正，且在L=91666.67之前這種正的促進(jìn)作用遞增，在L=2184050時(shí)人力資源貢獻(xiàn)能力才達(dá)到飽和，開(kāi)始起負(fù)作用;

④在研發(fā)投入達(dá)到R=144755.21后，對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新產(chǎn)生正的影響，且這種正影響遞增;

⑤在海外知識(shí)獲取程度超過(guò)F=55340.61后，海外知識(shí)對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新開(kāi)始產(chǎn)生正的影響效應(yīng)，且這種正的影響效應(yīng)遞增。

四、結(jié)論與政策建議

上述實(shí)證結(jié)果所反映的各因素對(duì)集群創(chuàng)新績(jī)效的影響趨勢(shì)與前文論及的地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新影響理論機(jī)制觀點(diǎn)基本吻合，即:

①區(qū)間地理鄰近(GX)對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的影響在現(xiàn)階段呈現(xiàn)正的影響趨勢(shì)，但隨著區(qū)間鄰近性的增加，這種正效應(yīng)的邊際報(bào)酬遞減，跨過(guò)峰值(11.26)后出現(xiàn)負(fù)影響效應(yīng)，這種變動(dòng)趨勢(shì)符合投入要素的邊際報(bào)酬遞減原理，說(shuō)明了由于過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的過(guò)度區(qū)間地理鄰近性存在。

②區(qū)內(nèi)地理鄰近(G)對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響的階段性特征比較明顯，在園區(qū)企業(yè)集聚的初級(jí)階段，由于企業(yè)數(shù)量不足和合作機(jī)制尚未形成，集群的優(yōu)勢(shì)效應(yīng)尚未顯現(xiàn)，相反由于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制不力以及企業(yè)產(chǎn)品單一差異度不夠，造成過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而使地理鄰近對(duì)集群創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)的總效應(yīng);而隨著區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)目的不斷增加，以及各種設(shè)施機(jī)構(gòu)的日趨完善，集群的優(yōu)勢(shì)開(kāi)始凸現(xiàn)，區(qū)內(nèi)地理鄰近開(kāi)始產(chǎn)生正的影響效應(yīng)，在區(qū)內(nèi)地理鄰近處于1858.77至6826.26之間時(shí)其正邊際報(bào)酬遞增，6826.26至9984.24之間時(shí)規(guī)模報(bào)酬遞減，在此階段符合投入要素的一般產(chǎn)出規(guī)律;跨過(guò)9984.24的峰值后，企業(yè)的過(guò)度密集導(dǎo)致過(guò)度區(qū)內(nèi)地理鄰近性產(chǎn)生，由于管理效率和過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的不經(jīng)濟(jì)性限制了創(chuàng)新績(jī)效的增長(zhǎng)。

③在人力資源投入(L)影響因素方面，從其長(zhǎng)期趨勢(shì)線來(lái)看呈現(xiàn)邊際報(bào)酬遞減特征，在峰值為2184050處才轉(zhuǎn)為負(fù)的影響效應(yīng)，由于200萬(wàn)的就業(yè)量基本是園區(qū)就業(yè)量不可能接近量，所以可以認(rèn)為人力資源投入符合邊際報(bào)酬遞減特征，且在現(xiàn)實(shí)情況中不會(huì)產(chǎn)生負(fù)的影響;在研發(fā)資金投入(R)和海外知識(shí)獲取(F)方面，以現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看，并沒(méi)有邊際報(bào)酬遞減的趨勢(shì)，相反邊際報(bào)酬遞增的特征使得在這兩方面的投入將產(chǎn)生極大的經(jīng)濟(jì)效益，這一點(diǎn)符合現(xiàn)階段我國(guó)資本投入品回報(bào)率的基本特征。

結(jié)合上述結(jié)論針對(duì)我國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)集群提出以下建議:首先，在不同省域設(shè)立國(guó)家級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)園時(shí)要考慮其周邊軟件產(chǎn)業(yè)園個(gè)數(shù)和密集度，以避免出現(xiàn)區(qū)間過(guò)度地理鄰近產(chǎn)生的不經(jīng)濟(jì)性;其次，在軟件產(chǎn)業(yè)園內(nèi)進(jìn)行招商引資和產(chǎn)業(yè)布局時(shí)要充分考慮企業(yè)的密度，過(guò)低的企業(yè)密度難以形成集聚優(yōu)勢(shì)，企業(yè)間協(xié)調(diào)合作機(jī)制也難以形成，進(jìn)而影響創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)生;同樣，過(guò)度的區(qū)內(nèi)地理鄰近會(huì)造成知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)難以監(jiān)管和產(chǎn)品同質(zhì)性、過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)等不經(jīng)濟(jì)性，也會(huì)抑制區(qū)內(nèi)的創(chuàng)新活動(dòng);最后，人力資源投入、研發(fā)資金投入和凈出口貿(mào)易(海外知識(shí)獲取)三要素的正影響以及現(xiàn)階段影響效應(yīng)呈邊際報(bào)酬遞增特征表明，加大人力資源和研發(fā)資金的投入以及加強(qiáng)國(guó)際合作能夠極大地促進(jìn)我國(guó)軟件園創(chuàng)新績(jī)效和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的提升。

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